Математическое моделирование лесных объектов (древостоев, биоценозов, экосистем), метод исследования структуры и динамики лесных объектов путем логического анализа, их упрощенного описания, учитывающего основные особенности реальных объектов, явлений, процессов. Модели записывают в виде математических выражений или операторов выбранного языка программирования. Различают аналитическое (использующее различные математические методы) и компьютерное (использующее средства современных языков программирования и вычислительный эксперимент) моделирование. Математическое моделирование позволяет решать следующие задачи: проверку гипотез об основных процессах динамики лесных объектов; косвенное вычисление трудноизмеримых характеристик; определение составляющих баланса элементов и их связь с условиями внешней среды; анализ возможных реакций системы на изменения внешних условий и определение пределов ее устойчивости; прогноз динамики лесных объектов на длительный период (десятки и сотни лет). С помощью математического моделирования среди множества имеющихся параметров выбирают наиболее значимые для решения конкретных проблем; выявляют нерешенные задачи, необходимость натурных обследований и получения новых данных. Прогноз динамики древостоев, разработанный на длительный период (вплоть до оборота рубки) с помощью математических моделей, позволяет оценить эффективность проектируемых лесохозяйственных мероприятий и лесопользования, влияние на изменение количественных и качественных характеристик лесных насаждений, на рациональное использование земель лесного фонда, а также дает возможность спрогнозировать вероятные изменения продуктивности и породного состава при изменении абиотических факторов среды. В математическом моделировании динамики лесных объектов можно выделить следующие направления. Регрессионные методы (полуэмпирические обобщения экспериментальных данных) являются основой моделирования краткосрочного характера (создание моделей актуализации таксационных данных в рамках непрерывного лесоустройства) и прогнозного типа (таблицы хода роста, целевые программы лесовыращивания и др.). Их главным недостатком является невысокая точность экстраполяции. Как правило, регрессионные модели составляют основу т. н. имитационных моделей, которые характеризуются использованием большого числа переменных и параметров, подбором коэффициентов для возможно точного описания конкретного объекта (дерево определенного вида, лес в заданной географической и климатической зоне). Эколого-физиологические модели используют зависимости и переменные, имеющие прямое эколого-физиологическое толкование; в их основе лежит представление о механизме функционирования объекта; эти модели, как правило, отличаются большим числом параметров, многие из которых трудноизмеримы, особенно в полевых условиях. В индивидуально-ориентированных моделях древостой рассматривается как популяция взаимодействующих особей, в настоящее время они представляют собой наиболее распространенный класс моделей. К ним относятся гэп-модели, разработанные в 1970-1990-е годы. Верификацию модели производят по экспериментальным данным, что позволяет проверять основные допущения, заложенные в основу модели. В настоящее время главными задачами при моделировании динамики лесных объектов являются анализ чувствительности моделей к варьированию параметров и начальных данных моделей, уменьшение неопределенностей, порождаемых частичным отсутствием или невысоким качеством входной информации, и анализ соответствия модельных прогнозов существующим экспериментальным данным.
| 
